一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV

图像处理是计算机视觉的一个重要研究领域，主要研究如何让计算机代替人眼实现对目标的分类、识别、跟踪和场景理解等内容。 OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，其应用领域主要有人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪、机器人、运动分析、机器视觉、结构分析、汽车安全驾驶等。 该资源为opencv库中需要用到的图片，包括彩色图、灰度图、带噪声图及mask遮挡图像，可以给学习python图像处理的伙伴们提供更多更全面的图像资源。

使用OpenCV部署yolov8检测人脸和关键点，包含C++和Python两个版本的程序，只依赖opencv库就可以

Qt编程-QTableView冻结行或冻结列或冻结局部单元格 https://lcxing.blog.csdn.net/article/details/133745084 示例代码

2024年1月2日整理的Qt5.15.2 Windows 10系统下配置Qt安卓环境，3个步骤，简单快速！亲自搭建，能通过编译！

Python使用技巧，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。经测试可运行。 详细介绍了一些Python框架的各种功能和模块，以及如何使用Python进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助你快速上手JPython并掌握其高级特性。

该工程用qgraphicview，qgraphicsceen，qgraphicItem绘制每个算法的输入输出参数关系图

Qt做出的模仿QQ音乐歌词效果的简单Demo 博客： https://blog.csdn.net/yonggandess/article/details/107310702

Qt中调用QAxObject方式访问excel表。可以基于这个demo写excel表导出、导入。为了方便使用，将excel访问功能封装了excelHelper类。

Qt编写可换肤的中文双拼输入法 1：各Qt版本（Qt4.6-Qt5.4）、各操作系统（windows、linux、嵌入式linux-ARM）全编译运行通过，界面一致。 2：支持小写、大写、中文三种模式输入，自由切换。 3：支持单拼双拼词组输入，网上大部分只支持单个汉字输入。 4：智能分页算法，可任意翻页查看汉字词组。 5：除了支持鼠标单击软键盘输入外，还支持实体键盘同步输入，代码中有映射处理，对应实体键盘的按键会反应到软键盘处理。 6：七套精美皮肤样式选择，鼠标右键任意换肤。 7：代码优化到极致，包括注释和所有完善性代码处理总共不到500行。 8：除了可以单击软键盘和实体键盘上的数字来选择对应的汉字外，还支持鼠标单击汉字显示处来选择汉字。 9：无边框窗体，可拖动移动。 10：sqlite数据库存储汉字字库，可自由添加自定义的词组。 11：参考实体键盘布局，更逼真。 12：界面布局、字库算法、界面切换100%首创处理，与任何网上的Qt输入法处理方式和布局截然不同。、 13：用法简单极致，只需要在项目中添加输入法界面类（共三个文件frminput.h/frminput.cpp/frminput.ui），然后在main函数中引入头文件#include "frminput.h"后调用frmInput::Instance()->hide();即可。整个工程都可以用。